目录图片裁剪预处理并划分数据集提取人脸并判别是否为笑脸图片裁剪预处理并划分数据集准备好图片集：对图片进行裁剪：以代码：import dlib # 人脸识别的库dlibimport numpy as np # 数据处理的库numpyimport cv2 # 图像处理的库OpenCvimport os # dlib预测器detector = dlib.get_frontal_face_detector()predictor = dlib.shape
我的报错：SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with ‘\xe6’ in file这个我刚开始以为有问题，找了好久没有找到原因，还一直定位我的一个数据地方，后我直接CTRL + alt + L 格式化，然后就好了。原来一行数据太长时运行时也会报错，所以如果过长，直接快捷键格式化就好了。或者手动换行。...
一：WebRTC学习了解 （一）WebRTC应用场景 （二）WebRTC的难点 （三）学习流程 （四）学习目标二：WebRTC介绍 （一）概述 （二）WebRTC可以实现的功能 （三）WebRTC学习内容三：WebRTC原理与架构 （一）核心层解析 （二）引擎层：音频引擎、视频引擎、传输模块补充：虽然UDP很适合实时通讯，但是也有需要使用TCP的场景四：WebRTC目录结构 （一）主目录结构 （二）WebRTC Module目录五：WebRTC运行机制
win10系统 3.7.0python版本在 jupyter notebook中出现以下错误OperationalError: (pymysql.err.OperationalError) (2003, "Can't connect to MySQL server on '#@5*.***.**.***' ([Errno 11003] getaddrinfo failed)")解决方法：简单理解为是无法连接到自己想要的数据库。查看连接语句：密码：Z [email protected]#服务器：5
1.导入数据，并查看初始时时间数据的格式和类型data = pd.read_csv('1.csv',encoding='gb2312')time = data["时间"]print(type(time[0])) #查看时间数据的格式类型print(time)2.str转datetime数据虽然为str类型，但是有一定的模板格式——"年-月-日-小时:分钟:秒.毫秒"data['date'] = pd.to_datetime(data['时间'], format='%Y-%m-
上周跟我司产品经理马杰克在吃饭的时候闲聊瞎扯，我忽然问他要是让你用一句话证明你是干产品的，你会说什么？他说产品经理这个职位比较复杂，不好讲，要懂用户、知需求，了解场景巴拉巴拉跟我说一大堆……马杰克：卒。为了听听大家的想法，于是我就在人人都是产品经理问答频道『天天问』发起了这个话题，没想到几个小时就收到了300多个答案，看到各种无节操逗比自黑回答，笑了一下午，今天整理出来分享给大家。精选了一些答案分
#include "a.cpp"与.h 文件的导入方式相同如下三个文件，如果没有#include "math.cpp" 这句就执行不通 结果：
最近弄zendstuido导入已经存在的项目，找了很多地方终于找到了导入的方法，特别记录一下。一般情况下：如下图所示的 PHP Project from Existing Directory然后设定项目名称和项目路径若遇到overlaps the location of another project Zendstudio解决方法如下点击“File”-“NEW”-“
clang: warning: include path for libstdc++ headers not found; pass '-stdlib=libc++' on the command line to use the libc++ standard library instead [-Wstdlibcxx-not-found] In file included from build/src/jp_thunk.cpp:1: In file included from build/src/...
文章目录线程池中execute()⽅法和submit()⽅法的区别？最简单的回答原理看波继承关系submit()源码如何封装成FutureTask对象execute()源码为什么submit()方法可以有返回结果，就是因为FutureTaskset(result)小结线程池中execute()⽅法和submit()⽅法的区别？最简单的回答 1、execute()只能执行Runnable任务，submit()能执行Callable和Runnable任务； 2、submit()可获取任务执行结果，exe
6月11日，晴天。“梅子留酸软齿牙，芭蕉分绿与窗纱。日长睡起无情思，闲看儿童捉柳花。”十、后台编写-续-21、改写Login模块的login方法 ，主要是改M方法为D方法class LoginAction extends Action {function index() {// 配置页面显示内容$this->assign ( 'title', '后台管理系统' );$this->di...
文章目录前言导入信息熵例子信息熵与决策树信息增益本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。公式输入请参考：在线Latex公式前言掌握决策树模型的思想和算法。详细说明：第5章介绍的决策树模型即可以解决分类问题也可以解决回归问题，本书重点介绍分类问题。通过学习第1节，了解决策树模型的基本思想，了解选择分类特征的两个准则：信息增益和信息增益比，理解两个准则下对应的两种决策树算法，了解决策树模型中如何通过剪枝控制模型复杂度，掌握基尼系数的计算方法和CART算法。学习目